基于患者促炎膳食行为分析的用户画像生成系统

本发明属于人工智能与医疗健康交叉技术领域，具体涉及基于患者促炎膳食行为分析的用户画像生成系统。该系统通过采集膳食及生理数据，计算时间序列化促炎负荷指数，识别膳食行为模式，并融合临床、基因、微生物及生活方式等多维特征，利用可解释机器学习模型生成包含促炎风险等级、行为脆弱性维度及干预建议的动态用户画像，支持精准营养干预与持续追踪；系统通过可解释机器学习模型输出膳食行为脆弱性维度，使医生或营养师能够快速理解患者的核心问题并制定针对性策略，大幅提升了医患沟通效率与干预依从性。